2026年4月のPractiTestアップデート情報

2026年4月の主な製品アップデートをご紹介します。

製品アップデート

PTQLは、APIを通じて、柔軟で人が読みやすい構文を使い、PractiTestのデータをフィルタリング・取得できる新しいクエリ言語です。

PTQLにより、テスト、要件、課題、およびそれらの関連性を対象に、より精度の高いクエリを実行できるようになり、必要なデータへ的確にアクセスできます。

この機能は現在ベータ版で、Corporateアカウントのみご利用いただけます。

PTQLのベータ版への参加および利用開始をご希望の場合は、サポートチームまでお問い合わせください。

PTQLの詳細については、ドキュメントをご覧ください。

PractiTest内でAIアシスタントが実行できる操作を拡張する、新しいMCPツールを追加しました。これにより、テストデータとのより深い連携が可能になります。

テストデータの取得：特定のテストについて、ステップ、説明、フィールドを含む詳細情報を取得できます。

Jiraアイテムの同期：特定のJiraチケットをPractiTestに取り込み、要件または課題として扱えます。

ツールの全一覧については、MCPヘルプページをご覧ください。

Global Fieldsはさらに拡張され、プロジェクト横断での柔軟性と可視性が高まりました。

あらゆるフィールドタイプをGlobal Fieldとして使用可能：すべてのフィールドタイプをプロジェクト間で標準化できます。

フィールドごとに連携プロジェクトを表示：設定画面から、特定のGlobal Fieldを使用しているすべてのプロジェクトを確認できます。

Customer Successチームによるライブトレーニングセッションに参加し、知りたいことを何でも質問できます。

ヨーロッパ：5月20日（水）14:00 CEST
北米：5月20日（水）2:00 PM EDT／11:00 AM PDT
アジア太平洋：5月13日（水）2:00 PM AEST

多くのQAチームは、かつてないほど多くのデータを持つようになった一方で、そのデータが実際に何を意味するのかを把握しにくくなっています。

このセッションでは、Joelが合格／不合格のレポートだけでは不十分な理由と、QAデータがつながったときに、真のリリース準備状況、カバレッジ、リスクを理解するために何が必要なのかを解説します。

ウェビナーでは、実際の活用方法を示すライブデモも行います。

日付：5月13日（水）
時間：10:00 AM EDT | 16:00 CET

席を予約する

テストにおける完全自律型AIは有望に聞こえますが、現実には、現在のツールには単独で機能するための文脈理解と信頼性がまだ不足しています。

この記事では、現時点で本当に価値があるのは、人間の代替ではなく協働者としてのAIである理由と、MCPを使ってAIを実際のテスト文脈に接続することが、どのように状況を大きく変えるのかを説明しています。

回帰テストは重要ですが、すべてのテストを毎サイクル実行する方法は、規模が大きくなるほど現実的ではなくなります。

この記事では、大規模QAチームがリスクに基づいてカバレッジに優先順位を付け、自動化と賢い実行戦略を組み合わせ、無駄のない効果的なテストスイートを維持することで、どのようにスピードを保っているのかを紹介しています。